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Elasticsearch压缩索引——lucene倒排索引本质是列存储+使用嵌套文档可以大幅度提高压缩率

2017-01-10 15:44 726 查看

注意:由于是重复数据,词法不具有通用性!文章价值不大!

摘自:https://segmentfault.com/a/1190000002695169

Doc Values 会压缩存储重复的内容。 给定这样一个简单的 mapping

mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'name': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'fielddata': {'format': 'doc_values'}
}
}
}
}

插入100万行随机的重复值

words = ['hello', 'world', 'there', 'here']

def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 10000:
yield batch
batch = []
batch.append({
'_index': 'wentao-test-doc-values',
'_type': 'testdata',
'_source': {'name': random.choice(words)}
})
print(i)
yield batch

磁盘占用是

size: 28.5Mi (28.5Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)

把每个word搞长一些,同样是插入100万行

words = ['hello' * 100, 'world' * 100, 'there' * 100, 'here' * 100]

def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 10000:
yield batch
batch = []
batch.append({
'_index': 'wentao-test-doc-values',
'_type': 'testdata',
'_source': {'name': random.choice(words)}
})
print(i)
yield batch

磁盘占用不升反降

size: 14.4Mi (14.4Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)

这说明了lucene在底层用列式存储这些字符串的时候是做了压缩的。这个要是在某个商业列式数据库里,就这么点优化都是要大书特书的dictionary encoding优化云云。

Nested Document

实验表明把一堆小文档打包成一个大文档的nested document可以压缩存储空间。把前面的mapping改成这样:

mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'children': {
'type': 'nested',
'properties': {
'name': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'fielddata': {'format': 'doc_values'}
}
}
}
}
}
}

还是插入100万行,但是每一千行打包成一个大文档

words = ['hello', 'world', 'there', 'here']

def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 1000:
yield [{
'_index': 'wentao-test-doc-values2',
'_type': 'testdata',
'_source': {'children': batch}
}]
batch = []
batch.append({'name': random.choice(words)})
print(i)
yield [{
'_index': 'wentao-test-doc-values2',
'_type': 'testdata',
'_source': {'children': batch}
}]

磁盘占用是

size: 2.47Mi (2.47Mi)
docs: 1,001,000 (1,001,000)

文档数没有变小,但是磁盘空间仅仅占用了2.47M。这个应该受益于lucene内部对于嵌套文档的存储优化。
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